HashMap的底层数据结构？
HashMap在JDK1.8里面的Node数组加链表加红黑树，当链表长度大于8且数组长度大于64，链表转化为红黑树。当红黑树节点数小于6，红黑树转化为链表。在JDK1.7中是数组加链表。

为什么要用红黑树？
当hash冲突严重导致链表长度过长，影响查找性能。红黑树的查找性能相比于链表更好log(n)。

为什么链表转红黑树的阈值是8？
时间和空间的平衡。
时间：当阈值设置的太大，影响查找性能，当阈值设置的太小，红黑树和链表的性能差距不明显
空间：红黑树节点的大小是链表节点的两倍，阈值太小，性能提升不明显，且占据的空间会增大
节点分布在 hash 桶中的频率遵循泊松分布，按照泊松分布的公式计算，当节点数为8，概率非常低，不会导致频繁的转换。

为什么转回链表节点是用的6而不是复用8？
防止节点数在8附近，导致频繁的转换，影响性能。

HashMap的初始容量计算方式？
默认初始容量是16，当传入的值不是2的N次方，会计算成一个大于等于该数组的最小的一个2的N次方。算法为五次左移和或运算，通过最高位的1，拿到2个1、4个1、8个1、16个1、32个1，最后得到的值+1,会得到1个比n 大的 2 的N次方.

为什么HashMap 的容量必须是 2 的 N 次方？
计算索引位置的公式为：(n - 1) & hash，当n的值是2的N次方，n - 1 为低位全是 1 ，此时任何值跟 n - 1 进行 & 运算的结果为该值的低 N 位，达到了和取模同样的效果，实现了均匀分布。&运算比取模运算效率更好。

为什么负载因子默认值是0.75？
时间和空间的考虑。当设置为1，减少了空间，但hash冲突增大，影响查找性能，当设置的较小，空间会浪费较多。

hash的计算方式？
hash函数是先拿到 key 的hashcode，hashCode 的高16位和 hashCode 进行异或（XOR）运算，得到最终的 hash 值。相当于扰动函数,减少hash碰撞，结果更分散。当table 的长度较小的时候，n - 1的低位是1，& hash之后只会获得最低位的值，无论高位怎么变化，都不会影响结果，造成hash碰撞。

为什么红黑树和链表都是通过 e.hash & oldCap == 0 来定位在新表的索引位置？
索引的计算方式(n - 1) & hash，当扩容后，容量是之前的两倍，新的n-1比老的n-1的最高位多了一个1，因此计算新的索引位置时，只取决于高位多出来的这一位，而这一位的值刚好等于oldCap（ 两者相减，值是oldCap，2的N次方）。当e.hash & oldCap == 0时，说明oldCap位是0，索引位置为“原索引位置”，当e.hash & oldCap != 0，oldCap位是1，新表索引位置为“原索引 + oldCap 位置”。

HashMap线程不安全体现在什么地方？
1.7 会产生死循环、数据丢失、数据覆盖的问题，1.8 中会有数据覆盖的问题。
当A线程判断index位置为空后正好挂起，B线程开始往index位置的写入节点数据，这时A线程恢复现场，执行赋值操作，就把A线程的数据给覆盖了；还有++size这个地方也会造成多线程同时扩容等问题。

HashMap插入流程？

HashMap扩容流程？